分片下载不直接生成MD5，校验在下载完成拼接后或边下边验：下载完所有分片→拼成完整ArrayBuffer/Blob→Web Worker异步计算整体MD5→比对服务端提供的可信MD5值。
分片下载本身不直接生成 MD5，校验发生在**下载完成拼接后**或**边下边验**两种模式。所谓“异步校验 MD5”，本质是：下载完所有分片 → 拼成完整 ArrayBuffer 或 Blob → 在后台线程（Web Worker）中异步计算整体 MD5 → 与服务端提供的预期值比对。不能在主线程同步算，否则页面卡死。
先确保服务端提供可信的 MD5 值
服务端必须在返回分片元数据时，一并下发该文件的完整 MD5（如通过响应头 X-File-MD5，或响应体字段 fileHash）。这个值是校验基准，不可由前端自行推导或省略。
- 推荐放在首次请求（如
GET /api/file/info?id=123）的响应中，避免额外 round-trip - 若服务端只支持分片接口（如
GET /api/file/chunk?fid=123&index=0），需约定在首个分片响应头中携带完整 MD5 - 切勿用各分片 MD5 拼接后再哈希——这和标准 MD5 不等价，服务端必须用相同逻辑（即全量字节流 hash）生成
下载完成后拼接再校验（推荐，逻辑清晰）
这是最常见、最稳妥的做法：等所有分片 fetch 成功，按序合并为一个 Uint8Array，再交给 Web Worker 异步算 MD5。
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下载
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- 用
Promise.all(chunksPromises)确保全部分片到位，避免漏片或乱序 - 拼接示例：
const totalLength = chunks.reduce((sum, buf) => sum + buf.byteLength, 0); const fullArray = new Uint8Array(totalLength); let offset = 0; chunks.forEach(buf => { fullArray.set(new Uint8Array(buf), offset); offset += buf.byteLength; }); - 把
fullArray.buffer传给 Worker（结构化克隆安全），Worker 内用SparkMD5.ArrayBuffer计算，完成后postMessage({ md5 }) - 主线程监听
worker.onmessage，比对结果，失败则提示“文件损坏”而非“网络错误”
边下载边校验（适合超大文件 + 内存敏感场景）
不等全部下载完，而是每收到一个分片就 append 到 SparkMD5 实例中——但必须保证分片严格按序接收，且不能跳片或重试乱序。
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- 适用前提：分片接口支持按序阻塞式拉取（如
index=0必须先完成，才发index=1），或你有强序控制逻辑 - 主线程内即可做（无需 Worker），因每次只处理几 MB 的 ArrayBuffer，开销小：
spark.append(new Uint8Array(chunkArrayBuffer)) - 全部分片回调结束后调用
spark.end()得到最终 MD5，立即比对 - 注意：若某分片下载失败后重试，必须确保重试内容与原分片字节完全一致（服务端需幂等），否则 MD5 失效
测试要点：覆盖异常与边界
真正可靠的测试不是只跑通正常流程，而是验证校验机制能否捕获问题：
- 手动篡改某一分片 ArrayBuffer 的任意一个字节（如
uint8[0] ^= 1），确认最终 MD5 不匹配 - 故意跳过一个分片（不 push 到 chunks 数组），看拼接后长度不足 + MD5 错误
- 用极小文件（如 1KB）和极大文件（如 2GB 模拟）分别测试，验证分片逻辑和 Worker 内存行为是否稳定
- 在 Worker 中抛出异常（如
throw new Error('md5 fail')），检查主线程能否正确捕获并降级处理 - 对比服务端返回的 MD5 和本地计算值，建议转为小写统一比较（避免大小写差异误判）
